想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
小E发现身边越来越多的朋友想要自学编程，希望走上程序猿道路。那今天就给大家整理了几本适合编程新手入门的Python学习书籍，希望大家抓住双十一的尾巴，买书学习吧~ 《Python编程 从入门到实践》 这是一本比较适合入门学习者的书籍。全书分为两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Pyth
上次在群里有同学又在问基础的问题，我不反感基础问题，就是比较反感不动脑子就贴图出来求解答的问题。有时我干脆不说话，有时我会给个地方让他去搜索。前两天突然冒出个想法，始终有一部分人会花费大量时间在低水平的重复上，得不到进阶的法门。于是我冒出一句：“Python进阶最简单的方式：搞清楚你所写代码文件的每一行，每一个字符的意义。”
按照大多数个人订阅号的优良传统，号主应该在跨年的前后作年终总结。然而，一来我反应比较迟钝，没跟上节奏，二来当时我正在写比较重要的系列，没时间分心，所以还是慢了半拍。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
今天技术学派为大家准备了5本Python入门书籍，除了书籍小编还整理了3个常用的资源网站分享给大家。
Python是一门应用面比较广的语言，称之为胶水语言一点不为过，其他功能强大，在大数据、人工智能领域都会大量应用，并且相对于其他编程语言，有着简单易学的特点，号称即使零基础也能轻松入门，然而，这样的说法真的属实吗？
尽管我看到的这个问题的时候这个问题红包已经领完了，但是我还是很认真的回答了他的问题
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
今天我们要分享的是学习python进阶的路径，也是我之前自学python读过的一本书，在这里推荐给大家！
Python是一门高级编程语言，而且Python语言适合零基础人员学习，也是初学者的首选。
前段时间推荐了几本基础的Python学习书籍，可是没过两天就有人找我，说我介绍那几本入门书籍都看完，有没有可以学更多的Python书。
但是读过的每一本技术书籍，都内化在手指上了，只要给个键盘，就能给它实现，投资比非常爆表
在我的 QQ 学习交流群中，有位读者问我一个很有代表性的问题，在这里和大家分享下。
我买的大部分是技术书，也有一些非技术书，比如《明朝那些事儿》、《平凡的世界》之类的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 学习Python的小伙伴大部分应该都知道《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（全彩版）》这本书！ 毕竟，如果在B站搜索“漫画 Python”等相关关键词，会看到整个页面都是和这本书相关的视频…… 郑重声明：这真不是出版社安排的，纯属各UP主们的自发行为，毕竟又是清华大佬，又是北大教授，甚至还有牛津大学的，实在是…… 这本《看漫画学Python》到底是什么来头，竟然引得B站各位UP主自发地疯传？ 《看漫画学Python》这本书其实是关东升老师
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
这里给初学Python的朋友提供一些建议和指导吧。大神请无视， 俗话说：授人以鱼不如授人以渔。所以我这里只是阐述学习过程，并不会直接详细写某个知识点，毕竟编程的东西很多都是靠自学，靠自己的，只要大家足够努力肯定没问题的，多点敲代码。 具体的应用部分--数据分析，网络爬虫我后续会继续写的，如需获取更多学习建议和帮助，请关注收听我。
时不时的有人问我一些关于 Go 语言学习路线、学习资源方面的问题，这篇文章就来详细说一说。借此希望给那些正在学习，或是想学习 Go 语言的朋友一些帮助。
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
网上有很多书籍，但是有的太过老旧，使用的是已经弃用的Python2版本；有的写得太过繁琐，缺少实用性。我从高分图书中筛选了下面这些优秀的Python书籍，推荐给大家。
很多Python开发者也表示，已经入门，但是很想全面扩充自己的知识系统，貌似市面上还很难找到一本阐述深刻全面而又包涵大量实战技巧的Python进阶书。
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
源 | 全球人工智能 下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程，主要侧重进阶部分。 一、机器学习入门必备知识 上图是人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的演化图。如今在工业界中
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
明代学者林希元有云："自古圣贤之言学也，咸以躬行实践为先，识见言论次之"，强调了实践是第一位的，而著书立说次之。唯有经过实践总结而成的书，方能对读者形成更强的指导意义。本书的作者，是一位长期奋战在编码一线的"老码农"，他把他的多年实践经验，转化为了这样一本书，这不是一本空洞无物的Python语法教程，也不是一本纸上谈兵的软件测试教程，它更像是Python在软件测试领域的实战兵法。
说来也巧合，就在前几天路飞学城的樵夫老师在xxx云音乐JS逆向的公开课上讲JS逆向破解的时候，也涉及到了这两个东东，当时讲的很快，很多小伙伴们估计也有些蒙圈。
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是写篇文，给有个朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 入门： 数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些： JiaweiHan的《数据挖掘概念与技术》 IanH.Witten/EibeFrank的《数据挖掘实用机器学习技术》 TomMitchell的《机器学习》 TOBYSEGARAN的《集体智慧编程》 AnandRajaraman的《大数据》 Pang-NingTan的《数据挖掘导论》 MatthewA.R
时光荏苒，四个月时间如流沙般从手心中流逝。这四个月自己算是收获颇多。因为在张哥的影响下，自己渐渐喜欢上写作。自己将所学的爬虫知识、学习心得以及如何学习分享出来。本文是爬虫系列文章的总结，主要是梳理下爬虫系列的文章。
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》） 这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版） 这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》） 这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。
先说一个题外话，昨天收到微信公众号通知，邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请，下面是认证后的公众号显示，欢迎去围观：
《流畅的python》是一本适合python进阶的书, 里面介绍的基本都是高级的python用法. 对于初学python的人来说, 基础大概也就够用了, 但往往由于够用让他们忘了深入, 去精通. 我们希望全面了解这个语言的能力边界, 可能一些高级的特性并不能马上掌握使用,
随着人工智能、机器学习、数据挖掘等行业近几年的发展迅猛，Python 也开始得到越来越广泛的关注与应用。那些在人工智能等行业打得如火如荼的企业，也都纷纷开出高价，在市场上寻找那些优秀的 Python 开发者，以便构筑自己企业的技术竞争壁垒。
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 Q&A： Q:学习,最近在看集体智慧编程,
在测试行业，我们一般都听说过这3种岗位：测试工程师（功能测试），自动化测试工程师，测试开发工程师。目前在互联网大厂，基本都只招测试开发工程师，意味着做软件测试也需要具备代码能力
Python，作为一个” 老练”、” 小清新” 的开发语言，已受到广大才男俊女的喜爱。今天我们和大家推荐一本简单易读的 Python 书籍 ——《Intermediate Python》。
我非常喜欢python，在前面5年里，它一直是我热衷使用并不断研究的语言，迄今为止，python都非常友好并且易于学习！
丢掉老谭的那本书吧，这本书才是最好的入门书。这本书两百多页，语言简洁，但又覆盖到了C语言的每个方面。然而这本书不仅仅讲解C语言，还附带讲解了二分查找、快速排序、二叉树、哈希表这些重要的数据结构和算法。甚至为了解释让人头疼的复杂声明，写了一个递归下降的parser。就算你不是拿此书入门的，也可以放在手头当作参考书来用。
作者：聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争，Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
知乎是个好地方。虽然近年来，为了吸引更多的用户，知乎的定位与早期略有点偏离。但从内容质量和专业性来说，知乎仍然是国内数一数二的知识型社区。不少同学都是通过知乎发现了我们编程教室，我自己也经常会通过知乎去寻求一些专业知识的解答和参考。
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。
ThoughtWorks(中国)程序员读书雷达 作者：张逸 刘龙军 软件业的特点是变化。若要提高软件开发的技能，就必须跟上技术发展的步伐。埋首醉心于项目开发与实战，固然能够锤炼自己的开发技巧，却难免受
Python相对于其他的编程语言来说，更加的经典，简单，实用。但是再简单的编程语言，不懂得如何学习，也会事倍功半。
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：
Python的知识很庞杂，应用场景也很多，可以进行数据分析、编写软件、实现自动化、数据采集等，不可避免地就会学偏，我也学了很多不重要的内容，比如scrapy框架等。
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